(Décima entrega de la serie “IA en el laboratorio de las ideas”)
En la entrega anterior se puso a prueba Asta y descubrimos que el Allen Institute for AI permite buscar literatura, generar reportes y analizar datos en una sola plataforma. Al final quedó una pregunta: ¿y si pudiéramos partir de un solo artículo que ya conocemos y descubrir visualmente toda una red de investigaciones conectadas, como si siguiéramos un mapa de rutas entre estudios que no sabíamos que existían? Hoy ponemos a prueba Research Rabbit, una herramienta descrita por muchos académicos como “el Spotify de la investigación científica”, y pronto entenderán por qué.
Imaginemos que acabamos de publicar un artículo sobre manufactura esbelta y queremos saber qué más se ha investigado recientemente en esa línea. Podríamos ir a Google Académico, escribir palabras clave y revisar decenas de resultados, o podríamos hacer algo mucho más inteligente: darle a una IA nuestro artículo publicado y pedirle que nos muestre visualmente qué otros trabajos están conectados con él, quiénes lo han citado, qué artículos comparten referencias similares y hacia dónde se está moviendo ese campo de conocimiento. Eso es precisamente lo que hace Research Rabbit.
Research Rabbit (researchrabbit.ai) es una plataforma de inteligencia artificial diseñada para descubrir y explorar la literatura académica de forma visual. El procedimiento es distinto de todo lo que hemos visto en esta serie, pues en lugar de hacerle preguntas a un documento, aquí se crean colecciones de artículos semilla (artículos que ya conocemos y que son relevantes para nuestra investigación) y la IA analiza patrones en citas, co-citaciones y acoplamientos bibliográficos para sugerirnos literatura relacionada que podríamos haber pasado por alto. Lo verdaderamente distintivo es su enfoque visual: Research Rabbit genera mapas interactivos en los que cada nodo es un artículo y cada conexión representa una relación de citación, lo que nos permite ver cómo evolucionan y se conectan las ideas de investigación a lo largo del tiempo. Además, la plataforma permite rastrear nuevas publicaciones en nuestras áreas de interés y colaborar con otros investigadores mediante el intercambio de colecciones. Y lo mejor: Research Rabbit es completamente gratuita, algo poco común en herramientas de esta calidad.
Para ponerla a prueba, seguí la dinámica habitual de esta serie. Creé una colección de tres artículos propios sobre cadenas de suministro sustentables y realicé tres interacciones. En la primera, exploré la función “Similar Work” en uno de mis artículos. Research Rabbit me sugirió una lista de trabajos relacionados que no había encontrado en búsquedas convencionales; varios de ellos resultaron altamente relevantes para mi línea de investigación. En la segunda interacción, generé el mapa visual de citas de mi colección. El resultado fue revelador y pude ver claramente cómo mis tres artículos se conectaban con redes más amplias de investigación, identificando autores y grupos con los que comparto intereses temáticos sin haberlos conocido antes. En la tercera solicitud exploré las recomendaciones basadas en toda mi colección. Aquí la IA identificó patrones entre los tres artículos y sugirió literatura que cruzaba temáticas de los tres, algo que una búsqueda por palabras clave difícilmente habría revelado.
¿Qué aprendimos? Entre las fortalezas de Research Rabbit destaco su enfoque visual único que permite comprender de un vistazo el panorama de un campo de investigación, la capacidad de descubrir literatura que no aparece fácilmente en búsquedas tradicionales, las alertas de nuevas publicaciones y, sobre todo, que es completamente gratuita. Es una herramienta que realmente cambia la forma en que pensamos la revisión de la literatura: de buscar artículos pasamos a descubrirlos. En cuanto a las limitaciones, la plataforma está completamente en inglés, depende de la calidad de los artículos semilla que proporcionemos —si elegimos mal, las recomendaciones serán poco relevantes— y no permite interactuar directamente con el contenido de los documentos como ChatDOC o Explainpaper. Por ello, en una escala de cinco estrellas, a Research Rabbit le otorgo cinco en utilidad, cuatro en facilidad de uso y cinco en accesibilidad económica.
En conclusión, Research Rabbit no es una herramienta para leer ni para escribir: es una herramienta para encontrar. Cambia la revisión de la literatura de un proceso lineal y tedioso a una exploración visual en la que cada artículo nos lleva a otros que no sabíamos que necesitábamos. Para quienes investigamos, esto es un cambio de paradigma. Pero recuerden: la IA propone rutas; la decisión de cuáles merecen ser recorridas depende de nosotros.
Ahora una pregunta para la próxima entrega: ¿y si pudiéramos tomar un solo artículo y generar un mapa visual de papers relacionados, no en base a citas directas sino a similitud conceptual, mostrando con el tamaño de cada nodo cuántas veces ha sido citado y con su posición qué tan cercano es temáticamente al artículo original? Así lo promete Connected Papers (connectedpapers.com), herramienta visual que analiza miles de artículos para encontrar los más relevantes a partir de co-citación y acoplamiento bibliográfico. A primera vista puede parecer similar a Research Rabbit, pero tiene un enfoque diferente: Connected Papers no es un árbol de referencias, sino un grafo de similitud conceptual. La vamos a probar en la próxima entrega y compararemos ambas herramientas para que ustedes elijan cuál se adapta mejor a su flujo de trabajo.
Nos vemos dentro de quince días.
Jorge Luis García Alcaraz
Ingeniero Industrial y Maestro en Ciencias de la Ingeniería Industrial conDoctorados en Ingeniería Industrial; Ingeniería, Diseño de Producto y Procesos Industriales; Ciencias y Tecnología Industrial; Ingeniería Mecánica por la Universidad de Zaragoza (España) y Postdoctorado en Procesos de Manufactura.
Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores en el Nivel III e investiga el modelado de sistemas de producción. Recibió el premio estatal de Ciencia, Tecnología e Innovación 2015.
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